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Démarrage rapide

Cette page sert à reprendre le projet sur une nouvelle machine. Elle vise une mise en route manuelle : installer l'environnement, placer les données, ouvrir la documentation, puis exécuter les notebooks dans l'ordre.

Pour un run batch complet, voir Exécuter le pipeline.

1. Préparer l'environnement Python

Depuis la racine du dépôt :

/opt/homebrew/bin/python3.10 -m venv .venv-parking-search
source .venv-parking-search/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python -m pip install -r requirements.txt
python -m ipykernel install --sys-prefix \
  --name parking-search \
  --display-name "Python (parking-search)"

Le projet utilise Python 3.10 pour rester compatible avec TensorFlow/Keras et le modèle ReLUT.

2. Vérifier le modèle ReLUT

Le fichier attendu est :

External/parking-search-prediction/model/ParkingSearchPrediction.h5

Si le dépôt ReLUT n'est pas encore présent :

mkdir -p External
git clone https://github.com/ReLUT/parking-search-prediction.git \
  External/parking-search-prediction

Le dépôt externe est lu comme dépendance. Le développement du pipeline se fait dans src/, scripts/, Notebooks/, config/ et docs/.

3. Placer les données

Les données ne sont pas versionnées. Elles doivent être copiées localement dans Data/GPS/.

Data/GPS/
├── anonymous/
├── declic/
│   ├── waypoints-sample/
│   └── cleaned-base/parquet/
└── pl23/
    └── 20241120_dump_situee/

À retenir :

  • declic est la source utilisée pour la méthode complète : temps géométrique
  • temps temporel ReLUT ;
  • pl23 est utilisée pour appliquer le temps géométrique à une autre base ;
  • anonymous est une source historique ou de test.

Les chemins détaillés sont décrits dans Données d'entrée et dans Data/GPS/README.md.

4. Ne pas régénérer le routage si le cache est fourni

Le routage local a été produit par Marc-Ed avec une instance OSRM/xyt_routing locale et le graphe régional transfrontalier :

osm-ch_extended_200km-1418d8a09b76af1b

Pour la version de données d'août 2026, le cache suffit. Fichier minimal :

Output/data/routing_results.parquet

Pour reprendre les étapes aval sans routeur local, transmettre aussi les autres fichiers routing_* et les fichiers *_candidates_routed.parquet présents dans Output/data/.

Ne pas utiliser --force-routing si le routeur local n'est pas disponible.

5. Lancer la documentation locale

source .venv-parking-search/bin/activate
mkdocs serve

Puis ouvrir :

http://127.0.0.1:8000

6. Ouvrir les notebooks

code .
jupyter lab

La reprise se fait dans cet ordre :

01 préparer les données Déclic
21-22 appliquer et relire le temps géométrique Déclic
23-24 appliquer et compléter le temps géométrique PL23
25 relire le cache de routage dist_excess si disponible
31-32 appliquer et relire le temps temporel ReLUT
41 relire les résultats par temps de méthode
42 consolider spatial + temporel par leg_id
43 relire les probabilités ReLUT sur carte
44 produire les indicateurs territoriaux

Avant d'exécuter un notebook, vérifier la cellule parameters en haut du fichier. C'est là que se règlent la configuration, le sample, les seuils, les cartes et les options de run.

Vérification minimale

Après installation, ces commandes doivent passer :

source .venv-parking-search/bin/activate
PYTHONPATH=src python -m pytest tests
mkdocs build --clean --strict

Si ces contrôles passent, l'environnement est correctement préparé pour relire le projet.